1. 前言

网络成瘾是指个人无法控制地使用互联网，在生活中造成心理、社会或工作问题。网络成瘾问题已成为社会公共卫生的一大难题，而高职院校大学生因自我管理能力欠佳以及所处的相对自由的环境等因素，使得一些大学生成为网络成瘾的易感人群[1]。有研究表明，高职院校大学生网络成瘾检出率较高，网络的过度使用会消耗学生的大量时间而耽误学习，同时学生的身心健康也会产生消极影响[2]。大学生网络成瘾的成因受多方面因素影响，与个人因素、家庭类型、学校环境、社会支持以及心理因素等因素密切相关[3]。本研究旨在寻找高职院校大学生网络成瘾的影响因素，为预防大学生网络成瘾的发生提供科学依据。

2. 对象来源与方法

2.1. 对象来源

青海省高职院校在校大学生。纳入标准：全日制在校大学生；自愿配合参与调查。排除标准：招生对象为乡村医生、农牧民、退伍军人的班级。

2.2. 方法

2.2.1. 抽样方法

采用分层整群抽样的方法，第一步：采用单纯随机抽样，从青海省7所高职院校中随机抽取2所。第二步：每所学校选取4~5个二级学院，每个二级学院各年级选取1~2个班级的全日制学生作为研究对象。调查问卷通过问卷星在线平台收集。调查时间为2024年3月~2024年4月，共收取问卷2232份，剔除答题时间过短、连续多个选项选择答案一致的问卷，最终回收有效问卷1734份，有效回收率77.7%。

2.2.2. 调查内容

1) 自编基本人口学信息调查表。包括性别、民族、专业、年级、父母的最高学历、是否住宿、家庭类型、学习成绩自评等内容。此外，还采用问题“过去一周里，你每晚实际睡眠时间为几小时？”评估研究对象的每晚实际睡眠时间。借鉴既往研究，本研究采用7 h为界值，即睡眠时间 < 7 h提示睡眠不足，≥ 7 h提示睡眠良好[4]。

2) 网络成瘾行为的测量。采用Young编制的网络成瘾量表评价学生网络成瘾情况，网络成瘾相关症状包含即使不在上网，脑中也会一直浮现与网络有关的事情；一旦不能上网，就感到不舒服或不愿意干别的事，上网则缓解；为得到满足感增加上网时间；上网的时间超过自己预想的时间；多次想停止上网，但总不能控制自己；因为上网而不能完成作业或逃学；向家长或老师、同学隐瞒自己上网的事实；明知负面后果(睡眠不足、上课迟到、与父母争执)仍继续上网；为了逃避现实、摆脱自己的困境或郁闷、无助、焦虑情绪才上网9项内容。平均每天以非学习为目的上网时间 ≥ 4 h并出现网络成瘾相关症状中 ≥ 4项症状判定为网络成瘾[5]。该问卷Cronbach α系数为0.91。

3) 健康危险行为的测量。采用全国青少年健康相关行为调查组编制的大学生健康危险行为调查问卷，内容包括不良饮食行为、缺乏运动锻炼行为、非故意伤害行为、故意伤害行为、不良情绪和自我伤害、严重伤害、物质成瘾行为、危险性行为[6]-[8]。

不良饮食行为判定标准：过去一周里，每天至少喝1次汽水饮料；过去一周里，每天吃1次以上甜点；过去一周里，每天至少吃1次油炸食物；过去一周里，喝牛奶/酸奶/豆浆的次数为0次，过去一周里吃早餐天数少于4天，过去一个月内有控制某类食物摄入量、催吐、超过24小时不吃东西及未经医生指导自行服用减肥药减肥；以上行为中有一个及以上的记为发生不良饮食行为[9]。缺乏运动锻炼行为判定标准：过去一周里，每天至少运动60分钟的天数少于4天[10]。非故意伤害行为判定标准：在过去30天里，有不安全骑自行车/电动车/摩托车行为；在过去30天里，步行过马路时，有不走人行横道/过街天桥/地下通道的行为；在过去12个月里，去过没有安全措施的地方游泳；以上行为中有一个及以上的记为发生非故意伤害行为。故意伤害行为判定标准：在过去30天里，受到过取笑、被孤立、威胁、恐吓等形式的欺侮；在过去的12个月里，上下学时感到安全没有保障；在过去的12个月里，发生过与他人(1人或多人)动手打架；以上行为中有一个及以上的记为发生故意伤害行为。不良情绪和自我伤害判定标准：在过去的12个月里，有过孤独感；在过去的12个月里，曾因为学习压力或成绩问题感到心情不愉快；在过去的12个月里，曾因为担心某事而失眠；在过去的12个月里，曾连续两周或更长时间感到非常伤心或绝望而停止平常的活动；在过去的12个月里，考虑过或曾采取过措施试图自杀；在过去的12个月里，想到或尝试过离校出走(无老师或家长准许，离开学校24小时以上)；以上行为中有一个及以上的记为发生不良情绪和自我伤害。严重受伤判定标准：在过去的12个月里，严重受伤过(严重受伤指由于外伤，而需要得到医生或护士的治疗，或者至少一天不能上学或参加运动)。物质成瘾行为判定标准：在过去的30天里，抽过烟；在过去的30天里，喝过至少一杯酒；到目前为止，曾使用过毒品；使用过安定等镇静催眠类药物；以上行为中有一个及以上的记为发生物质成瘾行为。性行为判定标准：发生过性行为。

4) 焦虑自评量表(self-rating anxiety scale, SAS)。该量表含有20个条目，其中15项为正向评分题，其余5项为反向评分题。标准分分界值为50分，标准分 < 50分提示无焦虑症状，标准分 ≥ 50分提示有焦虑症状[11]。

5) 抑郁自评量表(self-rating depression scale, SDS)。该量表含有20个条目，其中10项为反向评分题，其余10项为正向评分题，标准分分界值为53分，标准分 < 53分提示无抑郁症状，标准分 ≥ 53分提示有抑郁症状[12]。

2.2.3. 质量控制

本次研究由研究者及2名医学本科生组成，调查开始前对调查人员进行了统一培训。调查阶段由调查员亲自在目标班级发放问卷填写二维码，并对所有调查对象告知其本次调查的目的和意义，本次调查完全匿名且自愿填写。本研究获青海大学医学科学研究伦理委员会批准。

2.3. 统计学处理

使用EpiData3.1建立数据库，将回收的问卷经过统一编码后进行录入，采用SPSS28.0对数据进行统计分析。用人数(%)描述计数资料，计量资料两组均数的比较采用独立样本t检验，计数资料的组间比较采用卡方检验，单向等级有序资料的组间比较采用非参数检验，采用二元Logistic回归进行健康危险行为、焦虑、抑郁与网络成瘾行为的多因素分析。检验水准α = 0.05，p < 0.05为差异有统计学意义。

3. 结果

3.1. 人口学特征

本研究共有效调查1734名高职院校大学生，其中男生658人(37.9%)，女生1076人(62.1%)；汉族653人(37.7%)，少数民族1081人(62.3%)；专业大类：医学类693人(39.9%)，非医学类1041人(60.1%)；年级分布：大一1022人(58.9%)，大二547人(31.6%)，大三165人(9.5%)；父亲文化程度为小学及以下、初中、高中或中专、大专或高职、本科及以上的分布情况为761人(43.9%)、534人(30.7%)、200人(11.6%)、200人(11.6%)、39人(2.2%)，母亲文化程度(按父亲顺序)的分布情况为1003人(57.9%)、508人(29.3%)、145人(8.4%)、54人(3.1%)、24人(1.3%)；家庭类型是核心家庭(父母和子女)、非核心家庭(单亲家庭、三代同堂、再婚家庭)分布占比分别为1058人(61.1%)、676人(38.9%)；住宿生1578人(91.0%)，走读生156人(9.0%)；与同班同学相比，学习成绩自我评价为差、中等偏下、中等、中等偏上、好、说不好的分布情况为100人(5.8%)、213人(12.3%)、839人(48.4%)、367人(21.2%)、145人(8.3%)、70人(4.0%)；近一个月，每晚实际睡眠时间(6.69 ± 1.42)小时。详见表1。

3.2. 人口学特征与网络成瘾行为的单因素分析

本研究共有效调查1734名高职院校大学生，过去7天里网络成瘾的大学生共359人，检出率为20.7%。单因素分析结果显示，性别、年级、家庭类型、成绩自评、每晚实际睡眠时间与大学生网络成瘾行为有关，差异有统计学意义(p值均 < 0.05)。见表2。

3.3. 健康危险行为、焦虑、抑郁与网络成瘾行为的单因素分析

单因素分析结果显示，缺乏运动锻炼行为、故意伤害行为、不良情绪和自我伤害、物质成瘾行为、性行为、焦虑症状、抑郁症状均与网络成瘾行为有关，差异有统计学意义(p值均 < 0.05)。见表3。

Table 1. Demographic features

表1. 人口学特征

Table 2. Single-factor analysis of demographic features and internet addictive behavior

表2. 人口学特征与网络成瘾行为的单因素分析

备注：a = Pearson’s Chi-squared test。

Table 3. Single-factor analysis of health risk behaviors, anxiety, depression and internet addictive behavior

表3. 健康危险行为、焦虑、抑郁与网络成瘾行为的单因素分析

备注：a = Pearson’s Chi-squared test。

3.4. 健康危险行为、焦虑、抑郁与网络成瘾行为的多因素分析

通过二元Logistic回归分析健康危险行为、焦虑、抑郁对网络成瘾行为的影响。以是否有网络成瘾行为因变量(0 = 无，1 = 有)，以单因素分析有统计学意义的性别、年级、家庭类型、成绩自评、每晚实际睡眠时间、缺乏运动锻炼行为、故意伤害行为、不良情绪和自我伤害、物质成瘾行为、性行为、焦虑症状、抑郁症状为自变量，建立健康危险行为、焦虑、抑郁对网络成瘾行为影响的二元Logistic回归模型，赋值表见表4。二元Logistic回归分析结果表明，在控制了其他与网络成瘾行为有关的因素后，因性别(OR = 2.107)、年级(大二：OR = 1.407；大三：OR = 0.710)、睡眠不足(OR = 0.710)、故意伤害行为(OR = 1.445)、不良情绪和自我伤害(OR = 1.900)、物质成瘾(OR = 1.375)、性行为(1.704)、焦虑(OR = 2.280)会增加大学生网络成瘾行为发生的风险(P值均 < 0.05)。见表5。

4. 讨论

本研究揭示了青海省高职院校大学生网络成瘾行为的普遍性，在过去7天内，共识别出359名网络成瘾的大学生，检出率为20.7%。这一发现与现有文献的研究结果相吻合。我们认为，不同研究间的相似

Table 4. Table of assignments for health risk behaviors, anxiety, and depression variables

表4. 健康危险行为、焦虑、抑郁变量赋值表

Table 5. Logistic regression analysis of health risk behaviors, anxiety, depression and internet addictive behavior

表5. 健康危险行为、焦虑、抑郁与网络成瘾行为的Logistic回归分析

性可能归因于调查对象的文化背景、地域特征、教育水平，以及调查内容和时间点的差异。这些因素的综合作用可能影响了网络成瘾行为的发生率，值得进一步深入探讨。

多数研究指出，男生的网络成瘾率通常高于女生，这可能与男生的生理和心理特征有关，尤其是他们更容易沉迷于网络游戏。然而，也有研究认为性别间的网络成瘾差异并无统计学意义(P > 0.05) [1] [2] [6] [13]。本研究通过多因素Logistic回归分析发现，女生的网络成瘾发生率实际上高于男生，这一结果与王艳秋等人的研究一致[14]。这可能与互联网的快速发展和丰富的在线娱乐活动有关，尤其是女大学生更容易过度使用网络购物。此外，女生通常心理较为敏感，更容易出现孤独、焦虑和抑郁等情绪，而社交媒体和聊天工具为她们提供了满足心理需求和建立社交联系的途径，从而增加了她们沉迷网络的风险[15]。本研究结果显示，年级是大学生网络成瘾的影响因素，且大二年级网络成瘾程度高于大一和大三年级，大学生网络成瘾率随年级增长呈现先升高后降低的趋势，这与已有研究结果一致[16]。可能是因为大一年级学生刚进入大学校园，对大学中的新鲜事物和各类社团比较感兴趣，到了大二，学生已经适应了大学生活，对课外活动参加的积极性降低，而将更多的时间和注意力集中到了网络上，到了大三年级，学生面临着实习、就业和毕业的压力，导致上网时间减少。

本研究发现，睡眠不足与大学生网络成瘾之间存在正相关关系，季文平等的研究也指出，网络成瘾是睡眠不足的正性相关因素，且随着网络成瘾程度的加重，失眠风险也随之上升，两者之间存在相互作用。这种现象可能与大学生的睡眠拖延行为有关，部分学生习惯于熬夜使用手机等电子设备，长时间的上网活动使大脑神经中枢持续处于兴奋状态，从而导致入睡困难或睡眠质量下降[17]。由于大学生的起床时间相对固定，当他们推迟入睡时间而起床时间不变时，就会导致睡眠时间缩短，进而引发白天学习时的倦怠感和疲劳感，对他们的生活质量和学习效率产生负面影响[18]。

现有研究表明网络成瘾与一系列不良情绪和行为，如抑郁、孤独感、非自杀性自伤等存在关联。我们的研究进一步确认了这一相关性，发现存在故意伤害行为、不良情绪、自我伤害和抑郁等问题的大学生更易出现网络成瘾，强调了心理因素在网络成瘾形成中的关键作用[19]。此外，网络成瘾也被证实会诱发抑郁等负面情绪，Jain等人的研究进一步指出网络成瘾与心理问题之间存在相互依赖和共存的关系。因此，高职院校需加大对学生心理健康的关注，及时识别并干预心理障碍，同时采取有效的网络成瘾预防和干预措施，以达到预防网络成瘾的发生并解决相关心理问题的目的。

本研究发现物质滥用行为与网络成瘾之间存在正相关关系，与扬琴等人的研究结果一致。具体而言，梅松丽等的研究指出，吸烟的大学生在网瘾组与非网瘾组之间存在显著差异，而饮酒的大学生在两组间的差异则不显著[20]。Ko等的研究也表明，网络成瘾与饮酒行为呈正相关[21]。此外，国内外的研究均证实，大学生吸烟行为对网络成瘾的形成具有直接的预测作用。本研究还发现性行为与网络成瘾之间存在相关性，但国内关于这两者关系的研究相对较少，在未来的研究中可以考虑更多关注相关方面。

5. 结论

综上所述，青海省高职院校大学生网络成瘾情况普遍存在，并且受多种因素交互影响，针对大学生网络成瘾的普遍性和严重性，应建立起“个人–家庭–学校–社会”四位一体的长效预防机制，多管齐下，各司其职，保障大学生健康成长。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献